报告时间：2023年4月1日（星期六）下午15:00-17:00

报告地点：华南理工大学南校区B8报告厅

报告题目：数据驱动的智能制造调度优化及展望

报告摘要：随着新一代信息技术与制造业的深度融合，制造业正在推动优化升级、降本减负，力争实现高端化、智能化、绿色化。在全球化进程中，分布式调度已成为实现网络化制造范式的必然趋势；在健康发展道路上，绿色调度则是实现生态制造范式的必然途径。鉴于制造系统的大规模、非线性、强约束、多目标、不确定等诸多复杂性，基于数学模型的方法应用受限，调度过程实现全局、高效、鲁棒优化挑战巨大。模型分析与数据解析的融合、知识驱动与群体智能的协作、机器学习与运筹优化的协同，有望成为复杂制造系统智能调度优化方法设计的有效途径。

报告人：王凌教授

个人简介：

王凌，1995和1999年在清华大学分别获学士和博士学位，现为清华大学自动化系长聘教授、博士生导师、学位委员会副主席，2015年获国家杰出青年科学基金，中国高被引作者，担任中国人工智能学会自然计算与数字智能城市专委会副主任、中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会副主任、中国运筹学会智能工业数据解析与优化专委会副理事长、IJAAC和CSMS主编、IEEE TEVC、ESWS、SEC、MC等期刊副主编、控制理论与应用、控制与决策、计算机集成制造系统等期刊编委。主要从事人工智能及智能调度优化研究，已出版专著5部、在IEEE Trans等期刊上发表SCI论文300余篇、WOS引用1.5万余次、Google Scholar引用2.5万余次。曾获国家自然科学二等奖、教育部自然科学一等奖、中国仿真学会自然科学一等奖和创新技术一等奖、北京市科技新星、中国自动化学会青年科学家奖、清华大学学术新人奖、IEEE TEVC杰出AE等。

报告题目：网络化系统的智能建模、认知与优化

报告摘要：网络化系统往往是大型或巨型的复杂系统，需要处理海量信息。而要控制进而利用网络化系统首先要对其进行建模——构建出网络以刻画组成部分间的作用关系，进而对其特性进行认知——学习网络本质特性、结构特点、演化趋势、各种调整可能带来的结果等，进而才能对其进行优化——根据需要对复杂系统进行设计、控制、调整。本报告对网络化系统的建模、认知、优化进行全链条的介绍，并介绍基于进化算法的网络化系统建模、认知、优化方法。

报告人：刘静教授

个人简介：

刘静，女，西安电子科技大学广州研究院副院长、教授、博士生导师。长期从事智能优化与学习、复杂网络系统认知、预测与调控、计算机视觉领域的研究工作，已合作出版英文专著3部、中文专著2部、发表国际期刊论文110余篇、国际会议论文70余篇。2015-2020任人工智能领域顶级期刊《IEEE Trans. Evolutionary Computation》副编，2017-2018任IEEE智能计算学会涌现科技技术委员会主席。已主持多项国家级、省部级科研项目。2013年作为第三完成人获得国家自然科学二等奖，2014年获得吴文俊人工智能科学技术创新二等奖（个人奖），2015年入选国家级青年人才，2018年入选国家级人才，同年被批准为享受国务院特殊津贴专家。